@JetBrains

Ersteller · JetBrains

Letzte Aktualisierung · 24. Aug. 2026

importing-a-codebase

Prüfen · 69Im Registry indexiert

Use when the repo holds real source code but no specs: the existing-codebase branch of setting-up-a-project, normally reached via that dispatcher, directly only when the situation is unmistakable. Not for empty workspaces (starting-a-new-project) or feature work in a specced proj

OpenAgentSkill Trust Score
69/100

Nur Sandbox

Qualität63/100
Audit79/100
Stars38
Verified installs0

Installationsziele

Codex-Installationsprompt

Install the "importing-a-codebase" agent skill from https://github.com/JetBrains/thinkrail/tree/main/packages/pi-thinkrail-workflow/skills/importing-a-codebase. Read its SKILL.md or equivalent instructions first, install only the files needed for this workspace, and summarize any required setup before using it. Skill purpose: Use when the repo holds real source code but no specs: the existing-codebase branch of setting-up-a-project, normally reached via that dispatcher, directly only when the situation is unmistakable. Not for empty workspaces (starting-a-new-project) or feature work in a specced project (brainstorming). After the install attempt, report the result to https://www.openagentskill.com/api/agent/outcome with POST JSON {"event_id":"install_<unique-id>","skill_slug":"jetbrains-importing-a-codebase","task":"Install importing-a-codebase","agent":"codex","outcome":"success","install_used":true}. Replace event_id with a unique value and outcome with success or failed. Report success only after the skill is installed and a minimal verification passes.

Asset-Profil

Recherche und Wissensarbeit

Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.

Bereich ansehen

Szenario

Recherche-Agents

I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.

Agent-Fit

Claude Code + Cursor + CLI

Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.

Installieren

Bereit

npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase

Wartung

Aktuell

Heute gepusht

Risiko

Prüfung nötig

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

GitHub-Qualität

38

63/100 Qualität · 77/100 Vertrauen

Abdeckungs-Tags

RechercheRecherche-Agentsagent-skill

Review-Notizen

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision · Low GitHub adoption signal

Agent-Adoptionskarte

Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick

Diese Werte kombinieren öffentliche Repository-Metadaten, OpenAgentSkill-Reviewsignale, Wartungsaktualität und Installationsbereitschaft. Sie helfen bei der Vorauswahl, ersetzen aber keine menschliche Prüfung.

Qualität

Vielversprechend
63

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

Vertrauen

Nur Sandbox
69

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

Audit

Prüfung nötig
79

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

OpenAgentSkill Trust Score v5

Menschliche Prüfung vor Installation

Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Stars

38 GitHub-Stars

Repository-Aktivität

38 Stars und 8 Forks

Wartung

Heute gepusht

Lizenz

Apache-2.0

Installieren

npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase

Installationssicherheit

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsfläche

filesystem or document access, network or browser access

Agent-Ergebnisse

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Dokumentation

Starker README/SKILL.md-Kontext

Risikoübersicht

Vor Produktion prüfen

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Low GitHub adoption signal
  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 38 GitHub stars

Installationsbereitschaft

Installationspfad verfügbar

  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Lizenz ist angegeben
  • Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege

Agent-lesbare Metadaten

Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.

Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.

View technical data+

Geeignete Aufgaben

  • GitHub automation-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Inspect repository metadata

Geeignete Agents

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Installationsentscheidung

Befehl
npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase
Richtlinie
Prüfen
Menschliche Prüfung
Ja

Vertrauen und Risiko

Vertrauen
69/100
Audit
79/100
Risikoebene
Prüfung nötig

Ergebnis-Loop

Endpoint
/api/agent/outcome
Event-ID
resolve
Ergebnisse
5

Installationsbefehl

npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase

Nicht verwenden, wenn

  • Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
  • production agents without a repository review
  • Low GitHub adoption signal
  • No OpenAgentSkill engagement data yet
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Agent-Sicherheit v2

59/100 · Vor Installation prüfen

Mit Berechtigungshinweisen geprüftPrüfen

Nutzbarer Kandidat, aber der Agent sollte Berechtigungs- und Auditnotizen vor der Installation anzeigen.

Vor der Installation in einem echten Arbeitsbereich ist menschliche Freigabe erforderlich.

Per API auflösen

Mittel

Browser automation

Skill may drive a browser or interact with web pages.

Mittel

Netzwerkzugriff

Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.

Mittel

Dateisystemzugriff

Die Skill kann Projektdateien, Dokumente, generierte Artefakte oder den lokalen Arbeitsbereich lesen oder schreiben.

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Agent-Auflösungsplan

Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.

Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.

Textplan öffnen

Agent sollte prüfen

  • Task fit and alternatives from Resolve API.
  • Audit score, trust score, and safety policy warnings.
  • Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Prompt kopieren

Task: Use importing-a-codebase in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20importing-a-codebase%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/jetbrains-importing-a-codebase/install
Install command: npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Agent-Übergabe

Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

Installations-API öffnen

Agent-Prompt

Use importing-a-codebase for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/jetbrains-importing-a-codebase/install, then install with: npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase

Registry-Metadaten

Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.

Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.

Manifest öffnen

Agent-Fit

62/100

GitHub automation

Plattformen

Claude Code, Cursor

Audit-Bericht

Prüfung nötig · 79/100

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

Audit-Bericht ansehenEval-Bericht ansehen

Agent-Entscheidungspanel

Fallback candidate for GitHub automation

Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.

62
Bereitschaft
Prototyp
Phase

Rolle im Stack

Fallback-Kandidat

Primäre Eignung

GitHub automation

Vertrauenslabel

Zuerst prototypisieren

Installationspfad

Befehl bereit

Verwenden wenn

  • GitHub automation-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects

Evidenz

  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • Qualitätsprofil 63/100

zuerst prüfen

  • Low GitHub adoption signal
  • No OpenAgentSkill engagement data yet

Implementierungspfad

  1. 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine GitHub automation-Aufgabe vollständig aus.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Vertrauensprofil

Nur Sandbox

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

69
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub-Akzeptanz

Prüfen

38 GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Prüfen

38 Stars und 8 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Bestanden

Heute gepusht

Lizenzklarheit

Bestanden

Apache-2.0

Positive Signale

  • KI-Prüfung genehmigt
  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Kürzlich gewartetes Repository
  • Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
  • Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf

Vor Installation prüfen

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Low GitHub adoption signal
  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 38 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 38 stars, 8 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
  • Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich

Empfohlene Aktion

Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.

Qualitätsprofil

Vielversprechend Kandidat für Agent-Workflows

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

63
GitHub-Stars
38
Aktualität
Heute
Installationsbereit
Ja
Lizenz
Apache-2.0
Vor Installation prüfen: Low GitHub adoption signal

Workflow-Eignung

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

Workflow-Eignung

Zum vollständigen Workflow hinzufügen

Alternativen-Shortlist

Vor Installation vergleichen

Similar skills that may fit this task.

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Übersicht

--- name: importing-a-codebase description: "Use when the repo holds real source code but no specs: the existing-codebase branch of setting-up-a-project, normally reached via that dispatcher, directly only when the situation is unmistakable. Not for empty workspaces (starting-a-new-project) or feature work in a specced project (brainstorming)." ---

# Importing a codebase

The workspace holds real code but no specs. **Reverse-engineer the spec graph the project should have had.** When the repo already carries real spec-like documents, build the graph around them, not parallel to them. Do as much as possible yourself, from the files; ask the user only where the code genuinely can't tell you and the answer changes a spec.

**Hold the writing-specs bar.** Read that concept skill before drafting — everything in this flow is inferred rather than confirmed, so its honesty rules (draft until the user reviews, unconfirmed marked inline) bind hardest here.

## 1. Read first, ask last

Survey before you ask a single question. Read, in roughly this order:

- **Agent files (mine these first — they state intent + conventions directly):** `AGENTS.md`, `CLAUDE.md`, `.cursor/rules/*`, `.cursorrules`, `.github/copilot-instructions.md`, `GEMINI.md`, `.windsurfrules`. - **Docs:** `README`, `docs/`, `CONTRIBUTING`, ADRs. - **Manifests & layout:** `package.json` / `pyproject.toml` / `go.mod` / `Cargo.toml`, workspace globs, `tree`-style structure, entry points, build/test scripts. - **Code:** entry points and the top of each candidate module — enough to see responsibilities and the dependency edges between them.

While you read, collect **adoption candidates**: durable, declarative documents that state the world as it is — architecture/design docs, ADRs / decision records, domain glossaries, protocol/contract docs. Never candidates (input only): READMEs, CONTRIBUTING, changelogs, roadmaps, TODOs, implementation plans (finished or planned), generated API docs.

Confirm with the spec tools (`spec_grep` / `spec_graph`) that there's no graph yet. If specs already exist, stop and hand back to the `setting-up-a-project` dispatcher — this flow is for un-specced repos.

## 2. Build a working model

From what you read, form a working model of what the project **is** and how it's **shaped** — held in the conversation, not written to a file (this flow declares no working files):

``` what: one-sentence purpose (the job the codebase does) domain: the space it's in stack: languages / frameworks / runtime modules: the real boundaries + the dependency edges between them (who imports whom) invariants: rules the code already enforces (layering, "X never imports Y", public surfaces) decisions: non-obvious choices visible in the code (and where the "why" is missing) ```

Agent files and READMEs usually hand you `what`, `invariants`, and `decisions` for free — prefer them over re-deriving from code.

## 3. Interview only the gaps

Ask **only** what the files can't answer and that would change a spec — typically: the primary job / who it's for, explicit non-goals, and the *why* behind a non-obvious decision. Batch them per the **asking-user-questions** concept skill; infer a concrete answer and let the user correct it rather than asking open-ended.

If adoption candidates exist, add one question to the same round: a multiSelect listing them (grouped when many — an `adr/` set is one option) — which should become spec-graph nodes? A contradiction between a candidate and the code found by now goes into the round too (confirm the correction). Skipped or declined → adopt none; candidates stay input, noted at hand-off.

If the files answered everything material, **skip the interview** and say so — don't manufacture questions (adoption candidates alone still make a round — the offer is never dropped as "no gaps"). A skipped/declined question is not a blocker: record the assumption inline in the spec, marked unconfirmed.

## 4. Draft the graph, top-down

Save with the spec tools as you go (`spec_create` per node, `edit` for prose). Order:

1. **`goal-and-requirements.md`** (`type: goal-and-requirements`) — the goal + scope. This is the graph root; the confirmed intent lives here. 2. **`architecture.md`** (`type: architecture-design`, `parent: <goal id>`) — topology, the module boundaries, the real dependency edges (a small DAG only if it carries real information), and the invariants the code enforces. 3. **One short `SPEC.md` per genuine module** (`type: module-design`, or `submodule-design` for a directory-level module inside a package; `parent:` its enclosing module or `architecture`). Each states its **responsibility** and its **boundary** (allowed deps / forbidden reaches).

**Adopted docs become nodes in place.** First, for each accepted candidate: read it carefully, then add spec frontmatter where the file lies (`id`, `type`, `title`, `status: draft`, `parent`; `depends-on`/`references` only where real) — content untouched. A slot an adopted doc fills is not drafted again: an adopted architecture doc *is* the `architecture-design` node, an adopted module design doc *is* that module's node, an ADR earns a node only while its decision is still in force. Build the rest of the graph around them, linked by id. One exception to "content untouched": where an adopted doc is unclear or has drifted from the code, correct that content as part of adoption and call the correction out (in the interview round when caught in time, at hand-off otherwise).

Wire `parent` to mirror the code hierarchy and `depends-on` only on edges the code actually shows. Keep each file **you draft** to the **writing-specs** bar — its granularity and say-it-once rules decide what counts as a module and where shared edges live. If a boundary is genuinely unclear, ask, or leave that spec `draft` with a one-line note — don't guess elaborately.

## 5. Validate & hand off

- Run `spec_validate`; fix dangling links, duplicate ids, parent cycles. - Tell the user the specs are drafted on this workspace's branch — **review them in Changes; nothing merges until they approve** — and summarize what you inferred vs. what they confirmed, which docs were adopted vs. left as input, and any drift corrections made. - Point at `brainstorming` for feature work from here on — **this workflow ends here**.

Technische Details

Version
1.0.0
Lizenz
Apache-2.0
Letzte Aktualisierung
24. Aug. 2026
Veröffentlicht
24. Aug. 2026

Entscheidungsübersicht

Fallback-Kandidat

62
Bereit
Prototyp
Phase

recent repository activity

Audit

Installationsprüfung

Installations- und Adoptionsprüfung

79
Prüfung nötig
Sicherheit
84/100
Wartung
100/100
Installieren
92/100
Vollständiges Audit öffnenEval-Bericht ansehen

Von Agent belegte Evidenz

Von Agent belegte Evidenz

Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.

0
Belegt
Needs first agent runAuto-Installation: zuerst prüfenLetzter: Unbekannt
Erfolgsrate
Letzter Fehler
Ergebnisse
0
Ausgabequalität
Fehlgeschlagen
0
Nicht relevant
0
Installationen
0
Durch Risiko blockiert
0
Einrichtung erforderlich
0
Produktion
0

Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.

Installieren

Zum Agent-Workflow hinzufügen

Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.

Wachstums-Loop

Share-Kit

X

Szenariobasierter Entwurf für importing-a-codebase, bereit für einen manuellen X-Post.

Kuratorenhinweis
importing-a-codebase: Use when the repo holds real source code but no specs: the existing-codebase branch of settin...

38 stars

https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase?ref=x
X-Entwurf öffnen
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for importing-a-codebase:
https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase?ref=x

Install: npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase
Antwortentwurf öffnen

Quelle des Eintrags

Registry-indexiert

Beanspruchbar

Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.

Ersteller
JetBrains
Indexiert von
OpenAgentSkill Community-Index

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Eigentümeranspruch

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[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/jetbrains-importing-a-codebase?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/jetbrains-importing-a-codebase?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/jetbrains-importing-a-codebase?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/jetbrains-importing-a-codebase?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase)

Autor

J

JetBrains

@jetbrains

Plattform-Fit

Gesundheitssignale

GitHub-Stars
38
Qualitätswert
35/100
Letzter GitHub-Push
24. Aug. 2026
Framework-Hinweise
Unbekannt
OpenAgentSkill-Aufrufe
0
Installationskopien
0
Externe Klicks
0

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Vertrauen & Sicherheit

Nur Sandbox

69
  • GitHub-Akzeptanz38 GitHub-StarsPrüfen
  • Star-/Fork-Aktivität38 Stars und 8 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarPrüfen
  • Aktuelle WartungHeute gepushtBestanden
  • LizenzklarheitApache-2.0Bestanden
  • README/SKILL.md-VollständigkeitMetadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-KontextBestanden
  • Abhängigkeits-/Laufzeitrisikonetwork or browser surfaceBestanden